Ordenador vence a jugador profesional de GO 5-0

[Pensator]

Queda por ver el Arimaa, que es un juego diseñado específicamente para que las IA no puedan ganar a un jugador humano bueno. Aunque esta pensado para sistema de "ataque" antiguos, no creo haya tenido en cuenta el sistema de abordarlo con que han abordado el Go.

En el 'Arimaa Challenge', un computador ya derrotó a los jugadores humanos el año pasado y se acabó el desafío 

:O

Nos estamos quedando en nada. Ya los programadores no respetan nada xD Tendremos que competir a la OCA vs las computadoras y los monos.

[vilvoh]

Pues ahí está justamente el quid de la cuestión, en crear una función heurística que te permita discriminar cuál es una buena jugada y cuál es menos buena, en un función de una serie de parámetros.

Trasladando el ejemplo de DS a AlphaGo, lo que han hecho su creadores es desarrollar un sistema que adapta su mecánica de toma de decisiones debido a un aprendizaje previo, entonces supones que lo que sale será una jugada óptima basada en que el sistema haya aprendido y adaptado la toma de decisiones a lo que le has metido previamente.

Hay diferentes tipos de enfoques según el tipo de espacio que se desee explorar. Lo que no se es a qué tipo de espacio de soluciones pertenecería un juego como Dominant Species.

[Weaker]

Pues ahí está justamente el quid de la cuestión, en crear una función heurística que te permita discriminar cuál es una buena jugada y cuál es menos buena, en un función de una serie de parámetros.

Trasladando el ejemplo de DS a AlphaGo, lo que han hecho su creadores es desarrollar un sistema que adapta su mecánica de toma de decisiones debido a un aprendizaje previo, entonces supones que lo que sale será una jugada óptima basada en que el sistema haya aprendido y adaptado la toma de decisiones a lo que le has metido previamente.

Hay diferentes tipos de enfoques según el tipo de espacio que se desee explorar. Lo que no se es a qué tipo de espacio de soluciones pertenecería un juego como Dominant Species.

Y eso no es un límite para la propia máquina? No llegaría nunca a estar más que a un paso muy pequeñito del mejor de los humanos.

[vilvoh]

Es posible. Para mi, la diferencia es que la máquina calcula, sopesa pero no falla, en el sentido de que no calcula para errar, aunque si puede optar por alguna jugada aparentemente peor. Un ser humano si puede errar, porque hay otro tipo de factores externos que le pueden afectar. Hay una cita de Lasker que dice que en un tablero de ajedrez luchan personas, no figuras. Y que cuando veas una buena jugada, trata de encontrar otra mejor. La segunda frase, en una dimensión más bestia, es lo que representa una IA en este tipo de juegos. busca todas las mejoras jugadas. El ser humano busca menos profundamente y descarta más.

[Bru]

Pues ahí está justamente el quid de la cuestión, en crear una función heurística que te permita discriminar cuál es una buena jugada y cuál es menos buena, en un función de una serie de parámetros.

Trasladando el ejemplo de DS a AlphaGo, lo que han hecho su creadores es desarrollar un sistema que adapta su mecánica de toma de decisiones debido a un aprendizaje previo, entonces supones que lo que sale será una jugada óptima basada en que el sistema haya aprendido y adaptado la toma de decisiones a lo que le has metido previamente.

Hay diferentes tipos de enfoques según el tipo de espacio que se desee explorar. Lo que no se es a qué tipo de espacio de soluciones pertenecería un juego como Dominant Species.

Y eso no es un límite para la propia máquina? No llegaría nunca a estar más que a un paso muy pequeñito del mejor de los humanos.

No nos engañemos.  Los humanos aprenden a jugar al Go de una manera similar.  Mucho más lenta pero efectiva.  Al fin y al cabo no somos más que máquinas orgánicas más sofisticadas, de momento.

[tigrevasco]

El Arimaa (https://es.wikipedia.org/wiki/Arimaa), fue un abstracto diseñado en 2002 por un ex-informático de la NASA con el objetivo de ser difícil de dominar por las computadores y que derrotasen a los humanos. Tiene un sistema de capturas y de victoria diferentes al Ajedrez, además de un árbol de decisiones muy superior (no muy lejos del Go) que teóricamente obligaba a 'pensar' a los ordenadores de manera más cercana a la mente humana, sin basarse exclusivamente en cálculos matemáticos. Dotó un premio de 10000 USD a aquel que desarrollase un programa que derrotase a los mejores jugadores humanos antes de 2020. En 2015, tras 13 desafíos anuales, un computador los derrotó.

Yo soy pesimista y no creo que lleve mucho tiempo que los ordenadores superen tambien a los mejores jugadores del Go, que al fín y al cabo se basa en un cálculo de todos los posibles movimientos (como el Ajedrez y Arimaa), sin azar ni factores psicológicos de por medio.

[kalamidad21]

Y qué aún así, las decisiones son tan cambiantes que es muy complicado controlar más allá del turno siguiente.

Pero eso no tiene por qué ser malo per se. Un entorno tan cambiante simplemente indica, a mi modo de ver, que posiblemente tengas que hacer más cálculos, pero si tienes la potencia suficiente. Yo creo que la complejidad para diseñar jugadores no humanos no está tanto en la variabilidad, sino en un buen algoritmo que sopese lo mejor en cada momento, teniendo en cuenta que el periodo a planificar depende como dije de tu potencia de cálculo.

Lo que me parece complicado es que, en un juego con tantos jugadores, unos mejores, otros peores, pudiera valorar cuál es la mejor opción, teniendo en cuenta todas las opciones que puedes darse por parte de los otros 5 jugadores, bien o mal tomadas por cada uno de ellos (lo que influye mucho en las estrategias)
 Cómo iba a valorar qué es mejor, si puede que movimientos aparentemente peores o menos lógicos para un jugador sean su mejor opción? Es decir, cómo se lidia desde la lógica con las tripas y el instinto de supervivencia?


Spock ayúdanos!!!!

Lo que es probable es que la máquina no cuente con el king making.
Si sólo tienes un rival, o le ganas o pierdes. Pero la actuación de un rival, puede favorecer (aunque algunas veces no sea evidente) a otro. Muchas veces, ir a una estrategia es buena, y de repente otro jugador cambia de estrategia y se une a la tuya, lo que hace que la tuya tenga que pelearse por unos recursos baratos con los que contaba. Esa interacción hace que la influencia de decisiones no optimas de terceros pueda complicarlo todo.

[Wkr]

Yo soy mucho más optimista, yo espero que no en mucho tiempo (2020) los ordenadores (robots o máquinas inteligentes) superen a los humanos en muchas cosas. De hecho, hay un estudio que dice que la mitad de trabajos los harán robots para esa época. Así que muchos lo vamos a ver.

[maltzur]

Todo dependerá de que uso le demos a la tecnología si para repartir el trabajo o acaparar dinero.
Pero hace tiempo que en los congresos de robótica se habla de que sobran horas a la semana laboral.
En el tema computacional es interesante ese acercamiento.  Algorítmicamente el Go es p-space completo por tanto muy complejo de calcular todos sus árboles por tanto estos enfoques pueden abrir caminos de inteligencia ariticifial.  El ajedrez creo recordar era NP-COMPLETO

[vilvoh]

La gracia de todo esto es, a mi entender, que lo que se plantea no es un modelo específico para solucionar el problema de una partida de Go, sino un enfoque más genérico, por lo que podría ser aplicable a otros muchos campos. Un motor de aprendizaje y un selector de opciones es un planteamiento que se puede usar en muchos ámbitos.

En el tema computacional es interesante ese acercamiento.  Algorítmicamente el Go es p-space completo por tanto muy complejo de calcular todos sus árboles por tanto estos enfoques pueden abrir caminos de inteligencia ariticifial.  El ajedrez creo recordar era NP-COMPLETO

Según la red de redes, el ajedrez es EXPTIME-completo

[kalamidad21]

Yo soy mucho más optimista, yo espero que no en mucho tiempo (2020) los ordenadores (robots o máquinas inteligentes) superen a los humanos en muchas cosas. De hecho, hay un estudio que dice que la mitad de trabajos los harán robots para esa época. Así que muchos lo vamos a ver.

Estoy de acuerdo en todo excepto en lo de "soy mucho más optimista". No tengo tan claro eso de que sea bueno.

Efectivamente todo esto abre la puerta a una singularidad tecnológica que ciertamente puede tener resultados impredecibles.

[vilvoh]

Yo soy moderadamente optimista. Hay muchos trabajos que están claramente destinados a robots, pero al final quienes construyen y desarrollan robots no son otros robots, son humanos.

[Weaker]

Yo espero que sirva para lo que deberían servir los avances tecnológicos, esto es, para repartir el trabajo y tener más tiempo para disfrutar de la vida, no para producir más y ser más esclavos, como ha pasado con la revolución informática.

[Bru]

En el siguiente vídeo Andrew Mcaffe, uno de los mayores expertos mundiales en desarrollo digital económico,  habla sobre el momento decisivo en el que se encuentra la relación tecnología-sociedad.

Es una visión muy ponderada, equilibrada, racionada sobre el tema y por supuesto estoy totalmente de acuerdo con él.

Os recomiendo que lo escuchéis

[Weaker]

En el siguiente vídeo Andrew Mcaffe, uno de los mayores expertos mundiales en desarrollo digital económico,  habla sobre el momento decisivo en el que se encuentra la relación tecnología-sociedad.

Es una visión muy ponderada, equilibrada, racionada sobre el tema y por supuesto estoy totalmente de acuerdo con él.

Os recomiendo que lo escuchéis

Ese es el quid.

www.ritmosxxi.com/estamos-individualizacion--14153.htm